デジタルマーケティングに使えるAI、3つの分類
今回は具体的なケースではなく、デジタルマーケティングにおけるAI活用のパターンについて見てみます。
人工知能の分類は、いろいろな切り口があります。「強いAI」「弱いAI」とか、「教師あり」「教師なし」「強化学習」とか、「言語」「画像」「制御」「推論」とか、見る方向によってそれはさまざまです。
デジタルマーケティングに使えるAIという場合、下記のような分類がとりあえずできるのではないかと思います。
- データに隠された意味を見出す
- 大量のデータを正確に処理する
- 擬人化
それぞれ詳しく見ていきましょう。
1.データに隠された意味を見出す
人工知能のど真ん中というか、本命とも言える部分です。
この連載でこれまで触れてきた内容も、ほとんどがこれに属します。相関、クラスタリング、分類（分類は2の場合もありますが）のような集合知、ディープラーニング、PLSA、ベイズ推定などはすべてこれに該当します。
特徴としては、人間の勘と経験では見抜けない（かもしれない）データの特徴を発見する、というものです。
人間ができないことをできるかもしれない、という点で、その期待される役割は大きいと言えるでしょう。
ただ、それだけにハードルも高いといえます。手法や理論に対する理解や洞察が必要ですし、活用するには大量のデータも必要です。
ただ、最近ではオープンソースのライブラリなども登場しているため、理論に対する理解がなくてもとりあえず通り一遍のことはできてしまうというケースもありますが。
